論文の概要: Correcting phenomenological quantum noise via belief propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12682v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 12:23:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 15:25:14.559266
• Title: Correcting phenomenological quantum noise via belief propagation
• Title（参考訳）: 信念伝播による現象量子ノイズの補正
• Authors: Kao-Yueh Kuo and Ching-Yi Lai
• Abstract要約: 量子スタビライザー符号は、しばしばエラー発生率の測定によるシンドロームエラーの課題に直面している。 本稿では,2つのシンドローム抽出の間にデータキュービット誤りが発生する現象論的復号問題について考察する。 単発誤り訂正のための効果的な冗長な安定化器チェックを構築する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.469588051458094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum stabilizer codes often face the challenge of syndrome errors due to error-prone measurements. To address this issue, multiple rounds of syndrome extraction are typically employed to obtain reliable error syndromes. In this paper, we consider phenomenological decoding problems, where data qubit errors may occur between two syndrome extractions, and each syndrome measurement can be faulty. To handle these diverse error sources, we define a generalized check matrix over mixed quaternary and binary alphabets to characterize their error syndromes. This generalized check matrix leads to the creation of a Tanner graph comprising quaternary and binary variable nodes, which facilitates the development of belief propagation (BP) decoding algorithms to tackle phenomenological errors. Importantly, our BP decoders are applicable to general sparse quantum codes. Through simulations of quantum memory protected by rotated toric codes, we demonstrates an error threshold of 3.3% in the phenomenological noise model. Additionally, we propose a method to construct effective redundant stabilizer checks for single-shot error correction. Simulations show that BP decoding performs exceptionally well, even when the syndrome error rate greatly exceeds the data error rate.
• Abstract（参考訳）: 量子スタビライザー符号は、しばしばエラー発生率の測定によるシンドロームエラーの課題に直面している。 この問題に対処するために、通常、複数の症候群抽出ラウンドが信頼性のあるエラー症候群を得るために使用される。 本稿では,2つのシンドロームの抽出間にデータキュービットエラーが発生し,各シンドロームの測定に障害が生じる現象論的復号問題を考える。 これらの多種多様なエラー源を扱うために、これらのエラーシンドロームを特徴付けるために、第4次および第2次混合アルファベット上の一般化チェック行列を定義する。 この一般化されたチェック行列は、第四次および二分変数ノードからなるタナーグラフの作成につながり、現象学的誤りに対処するための信念伝搬(BP)復号アルゴリズムの開発を容易にする。 重要なことに、BPデコーダは一般的なスパース量子符号に適用できる。 回転するトーリック符号で保護された量子メモリのシミュレーションにより、現象論的ノイズモデルにおいて3.3%の誤差閾値を示す。 さらに,シングルショット誤り訂正のための冗長安定化チェックを効果的に構築する手法を提案する。 シミュレーションにより、BP復号法は、シンドロームエラー率がデータエラー率を大きく上回っている場合でも、極めて良好に動作することが示された。

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